Optimisation de la production de protéines thérapeutiques dans un système d'expression de plantes aquatiques à l'aide de DOE
Lynn Dickey, Ph. D., vice-présidente de la recherche et du développement technologique ; Vincent Wingate, directeur associé du développement des procédés en amont et de la biologie végétale – Biolex Therapeutics
Biolex Therapeutics utilise une nouvelle plateforme de bioproduction (LEX SystemSM) basée sur la plante aquatique supérieure Lemna minor, génétiquement modifiée pour produire des protéines biopharmaceutiques recombinantes. Nous utilisons un modèle de procédé à petite échelle pour optimiser les facteurs critiques et maximiser le rendement et la qualité des protéines biopharmaceutiques recombinantes. Grâce aux fonctionnalités de plans d'expériences (DOE) de JMP, nous aborderons les informations nécessaires à la mise en place d'un DOE, la configuration d'un DOE personnalisé et l'analyse et la visualisation des données. Nous illustrerons les puissantes capacités de conception, d'analyse et de graphisme de la plateforme DOE JMP, qui nous ont permis d'optimiser les paramètres critiques et d'identifier les interactions et les plages optimales (tant pour les composantes environnementales que pour les milieux) qui affectent le rendement et la qualité de plusieurs protéines thérapeutiques. Nous présenterons un plan d'expérience optimisant les niveaux de dioxyde de carbone, la concentration d'azote et les facteurs environnementaux afin de maximiser le rendement d'une protéine thérapeutique. Il est bien connu que deux des principaux composants nutritionnels nécessaires à l'augmentation de la biomasse végétale sont des niveaux élevés d'azote et de dioxyde de carbone. Le système LEXSM ne définit pas encore complètement la combinaison d'azote, de dioxyde de carbone et de facteurs environnementaux (par exemple, l'intensité lumineuse et la température) nécessaire à l'expression maximale d'une protéine recombinante. À l'aide de notre modèle de procédé à petite échelle, nous montrerons comment nous avons utilisé des expériences DOE personnalisées avec ces paramètres critiques pour optimiser l'expression d'une protéine recombinante d'antigène vaccinal.
